利用林州市2008—2017年、黃泛區(qū)農場2006—2017年和正陽縣2000—2008年的大豆觀測數(shù)據和同期氣候資料,對CROPGRO-Soybean模型進行調參和驗證,得到適合河南省南部、中部和北部地區(qū)的大豆模型參數(shù)。引入未來典型濃度路徑RCP4.5和RCP8.5氣候情景數(shù)據,分析了未來氣候變化情景下,大豆的生育期和產量對氣候變化的響應情況。結果表明,河南省大豆開花期和始粒期在未來典型濃度路徑RCP4.5和RCP8.5氣候情景下,呈延長的趨勢,且RCP8.5氣候情景下延長的天數(shù)明顯多于RCP4.5氣候情景下。河南省大豆開花期延長的趨勢表現(xiàn)為中部>北部>南部,始粒期延長的趨勢表現(xiàn)為中部>南部>北部。河南省大豆成熟期在未來典型濃度路徑RCP4.5和RCP8.5氣候情景下相似,大豆成熟期延長的趨勢表現(xiàn)為北部>中部>南部。河南省大豆產量在未來典型濃度路徑RCP4.5和RCP8.5氣候情景下,呈減少的趨勢,且RCP8.5氣候情景下的減少程度較RCP4.5氣候情景下更明顯。河南省大豆產量從南到北呈加速減少的趨勢,南部地區(qū)減少趨勢最小。 

【文章來源】：湖北農業(yè)科學. 2020,59(22)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

各地區(qū)大豆始粒期（播種后天數(shù)）驗證值模擬結果比較

3）各地區(qū)大豆的成熟期模擬結果。從表3可以看出，各處理模擬生育期與實測生育期間的RMSE均較小，波動范圍也較小。R2顯示南部和北部地區(qū)生育期模擬與實測結果擬合程度較好，中部地區(qū)略差。NRMSE波動范圍為2.3%～4.7%，說明模擬結果與實測結果差異較小。標準差在1.000～2.310 d。從圖3可以看出，大豆的成熟期主要在播后102～125 d，中部地區(qū)稍長。各地區(qū)的散點大部分落在1∶1線周圍，表明模擬效果較好。2.1.2 各地區(qū)大豆的產量模擬結果

通過以上分析發(fā)現(xiàn)，3個地區(qū)的生育期和最終產量的模擬值與實測值一致性較好，模型能較為準確地模擬河南省各地區(qū)大豆的生長過程和產量情況。總體上，CROPGRO-Soybean模型具有較好的模擬精度及較強的適應性，能夠用于河南省大豆生產，可為進一步應用模型展開資源利用分析、生產管理支持及氣候變化影響研究提供依據。由于農業(yè)系統(tǒng)內在的復雜性和作物模型自身算法偏差，CROP-GRO-Soybean模型尚不能完全反映所有的過程與關系，模擬與實測結果仍有一定偏差，因而，作物模型本身有待進一步的改進與完善。2.2 不同情景下氣候變化對大豆生育期和產量的影響

【參考文獻】：
期刊論文
[1]近20年東北氣候變暖對春玉米生長發(fā)育及產量的影響[J]. 陳群,耿婷,侯雯嘉,陳長青.  中國農業(yè)科學. 2014(10)
[2]氣候變化對烏魯木齊市冬小麥產量的影響[J]. 普宗朝,張山清,賓建華,竇新英,宮恒瑞,曹興.  西北農林科技大學學報(自然科學版). 2013(03)
[3]東北稻作系統(tǒng)對氣候變暖的實際響應與適應[J]. 張衛(wèi)建,陳金,徐志宇,陳長青,鄧艾興,錢春榮,董文軍.  中國農業(yè)科學. 2012(07)
[4]江蘇省冬小麥播種期對氣候要素變化的響應[J]. 張佩,高蘋,劉彥麗.  氣象科學. 2011(06)
[5]安徽省氣候變化對水稻生產的影響及應對[J]. 許信旺,孫滿英,方宇媛,何小青,薛芳,付偉,毛敏.  農業(yè)環(huán)境科學學報. 2011(09)
[6]河南省氣候變化及其對冬小麥越冬期的影響[J]. 李彤霄,趙國強,李有.  中國農業(yè)氣象. 2009(02)
[7]氣象因子變化對華北平原夏玉米產量的影響[J]. 孫宏勇,張喜英,陳素英,王彥梅,邵立威,高麗娜.  中國農業(yè)氣象. 2009(02)



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